基于改进粒子算法优化NRBF神经网络的覆冰厚度预测模型.pdf

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1、第27．卷第4期电力科学与技术学报Vol-27NO．2012年12月JOURNALOFEIECTRICPOWERSCIENCEANDTECHNOLOGYDec．2Ol2基于改进粒子算法优化NRBF神经网络的覆冰厚度预测模型王锦文(湖南省电力公司邵阳电业局，湖南邵阳422000)摘要：冰冻灾害下覆冰易于造成断线倒塔等电力事故，提出一种基于改进粒子群算法优化NRBF神经网络的覆冰厚度预测模型．通过改进粒子群算法，优化最近邻聚类算法的聚类半径，确定NRBF神经网络隐含层节点个数，并运用优化后的神经网络对覆冰厚度进行预测．以2006年湖南电网220kV黔平线路的覆冰数据为例

2、，分析验证了该模型的合理性，为输电线路防冰、除冰提供理论依据．关键词：冰冻灾害；覆冰厚度；最近邻聚类算法；改进粒子群算法；NRBF神经网络中图分类号：TM752；TM726文献标识码：A文章编号：1673—9140(2012)04—0076—05IcethicknesspredictionmodeloftransmissionlinebasedonimprovedparticleswarmalgorithmtooptimizeNRBFneuralnetworkWANGJin—wen(HunanShaoyangElectricSupplyBureau，Shaoyang

3、422000，China)Abstract：Transmissionlineandtowersareeasilybrokendownandcollapsedbyicing，anicethicknesspredictionmodelbasedonimprovedparticleswarmalgorithmandnormalizedradialba—sisfunction(NRBF)neuralnetworkisproposedinthispaper．TheicethicknessoftransmissionlinesispredictedbyamelioratedNR

4、BFneuralnetwork，andtheparametersofNRBFneuralnet—workisdeterminedthroughimprovedparticleswarmalgorithmtooptimizetheclusterradiusofnearest—neighborclustering．Takingtheicingdatafrom220kVQianpinglinesin2006asanex—ample，analysisresultsshowthatthepredictionmQdeliseffectiveandfeasible，whichpr

5、o~'idesatheoreticalbasisforanti—icinganddeicing．Keywords：freezedisaster；icethickness；nearest—neighbourclustering；enhancedparticleswarmalgorithm；NRBFneuralnetwork输电线路覆冰容易引起导线舞动、断线倒塔和定运行，给国民经济造成了巨大损失．2008年初，中绝缘子冰闪等事故，严重影响到了电力系统安全稳国南方部分地区遭遇了百年难遇的强冰冻灾害，导收稿日期：2012—09—17．通讯作者：王锦文(1974一)，男，工程

6、师，主要从事电力系统运行与控制的研究}E-mail：wangjinwen422000@163．COID．第27卷第4期王锦文：基于改进粒子算法优化NRBF神经网络的覆冰厚度预测模型77致了3348万用户断电，在全国范围内造成36740反复试验获得，造成训练时间过长，因此，引入最近条10kV及以上电力线路断线、2016座35kV及锯壤类等法确定NRBF神经网络隐含层节点个＼以上变电站停运[1]．面对冰冻灾害，根据气象条件的数i不确定性和相互关系，及时开展输电线路覆冰厚度最近邻聚类算法的聚类中心个数不需要预先设预测研究，对制定有效的防冰对策保障电力系统安定，给定一个聚类

7、半径r，并将聚类中心个数初始设全稳定运行具有重要现实意义[1]．置为m一1，选取任意一个输入样本数据x作为聚针对气象条件对输电线路覆冰厚度的影响，文类中心z。，即z一z．选取另一输入样本数据x。，献[2]提出了基于热动力学的覆冰厚度预测模型，但当【】25"。一Il